Se você faz parte de uma equipe que está constantemente tentando fazer mais com menos, provavelmente já considerou a IA como uma forma de se tornar mais eficiente e entender o que os clientes realmente estão dizendo. Ao procurar a ferramenta certa, você provavelmente encontrou plataformas que permitem construir sua própria IA do zero. Uma delas é a Labelf.
Labelf é uma ferramenta que ajuda equipes a construir seus próprios modelos de IA para análise de texto, sem a necessidade de desenvolvedores. É uma ideia interessante, mas será que é a certa para sua equipe? Este post dará uma visão direta e equilibrada sobre o que a Labelf faz, onde ela se destaca e algumas coisas importantes a considerar antes de mergulhar de cabeça.
O que é Labelf?
No seu cerne, Labelf é uma plataforma de IA sem código que permite criar e treinar seus próprios modelos personalizados de Processamento de Linguagem Natural (NLP). A principal função que ela realiza é a classificação de texto. Pense nela como um chapéu seletor superinteligente para todas as suas conversas com clientes. Você pode inserir uma tonelada de tickets de suporte, respostas de pesquisas ou registros de chat, e então ensinar uma IA a categorizá-los automaticamente com base em rótulos que você cria.
O site deles diz que o objetivo é "amplificar sua análise de dados e fortalecer o engajamento do cliente." A grande ideia é dar a você uma maneira de entender sobre o que seus clientes estão falando, especialmente quando você tem muitos deles. Labelf é realmente construída para equipes, muitas vezes em atendimento ao cliente, que querem colocar a mão na massa e construir uma IA personalizada que atenda exatamente às suas necessidades, tudo isso sem tocar em uma linha de código. É para empresas que querem controle total sobre seus modelos de IA desde o início.
Recursos principais e como Labelf funciona
Começar com Labelf não é instantâneo. É um processo passo a passo que se trata de construir um modelo do zero. Você começa com dados brutos e termina com uma IA funcional.
Aqui está um resumo rápido de como isso geralmente acontece:
-
Conecte suas ferramentas: Primeiro, você precisa conectar a Labelf aos seus outros sistemas, como seu help desk, para puxar todas as conversas com clientes que você deseja que ela analise.
-
Crie seus modelos: Usando a configuração sem código deles, você decide as categorias que deseja rastrear. Estas podem ser coisas como "Problema de Cobrança," "Relatório de Bug," ou "Bom Feedback." Basicamente, você está configurando os baldes nos quais seus dados serão classificados.
-
Treine seus modelos: É aqui que você passará a maior parte do tempo. Labelf tem o que eles chamam de "interface de aprendizado ativo," que é uma maneira sofisticada de dizer que você precisa rotular manualmente exemplos dos seus dados. Você está ensinando a IA, um ticket de cada vez, o que realmente é um "Problema de Cobrança." Quanto mais dados você rotular, mais inteligente ela fica.
-
Coloque em produção: Quando você se sentir confiante sobre o desempenho do modelo, pode implantá-lo, e ele começará a classificar novos tickets à medida que chegam.
graph TD
A[Passo 1: Integrar com Help Desk] --> B[Passo 2: Criar Modelo NLP Personalizado];
B --> C[Passo 3: Treinar Modelo com Aprendizado Ativo];
C --> D[Passo 4: Avaliar & Implantar];
D --> E[Classificação de Tickets ao Vivo];
Embora construir seu próprio modelo lhe dê muito controle, isso vem com um grande custo: leva muito tempo e esforço. Você precisa estar pronto para investir um trabalho sério no início rotulando dados, e precisará continuar mantendo o modelo para garantir que ele permaneça preciso.
Para equipes que precisam ver resultados ontem, isso pode ser um obstáculo. Algumas plataformas pulam toda essa parte de construção manual. Por exemplo, ferramentas como eesel AI se conectam diretamente aos lugares onde seu conhecimento já vive, como tickets antigos, seu wiki Confluence ou Google Docs compartilhados, e começam a aprender por conta própria. Isso significa que você pode estar em funcionamento em minutos, não meses, e começar a ver valor imediatamente sem o trabalho árduo de treinamento manual.
Casos de uso e aplicações principais para Labelf
Então, o que você pode realmente fazer com um modelo treinado personalizado depois de construí-lo? A abordagem da Labelf é principalmente sobre obter insights dos seus dados e manter as coisas organizadas.
Aqui estão algumas das maneiras mais comuns de usá-la:
-
Classificação automática de tickets: Este é o seu principal trabalho. A IA pode adicionar tags como "Solicitação de Recurso" ou "Problema de Login" aos tickets de suporte à medida que chegam no seu help desk. Isso ajuda a direcionar os tickets para a pessoa certa e facilita a execução de relatórios sobre que tipos de problemas estão surgindo.
-
Encontrar a causa raiz dos problemas: Ao observar tendências nas suas categorias de tickets ao longo do tempo, você pode começar a ver padrões. A última atualização do aplicativo levou a um monte de tickets de "Relatório de Bug"? Painéis construídos com esses dados podem ajudar você a conectar os pontos.
-
Prever churn de clientes: Algumas equipes tentam construir modelos que analisam a linguagem e o sentimento nas conversas para sinalizar clientes que parecem insatisfeitos e podem estar pensando em sair.
-
Analisar conversas de vendas: Você pode usar a mesma ideia em chats de vendas para descobrir em que ponto um prospect está no funil de vendas ou para identificar novos leads promissores.
Você provavelmente percebeu o tema aqui: esses usos são todos sobre entender o que está acontecendo. Eles fornecem dados limpos e categorizados que contam uma história.
Mas há uma grande diferença entre ter um insight e tomar uma ação. Saber que um ticket é sobre um "problema de cobrança" é útil, mas não resolve realmente o problema do cliente. É aqui que entra um tipo diferente de ferramenta de IA. Enquanto a Labelf está focada na classificação, plataformas como eesel AI são construídas para resolver problemas por conta própria.
Em vez de apenas marcar um ticket, um Agente de IA da eesel AI pode realmente resolvê-lo. Por exemplo, ele pode usar uma ação personalizada para verificar o status do pedido de um cliente no Shopify, fornecer a eles as informações de rastreamento e fechar o ticket, tudo sem que um agente humano precise se envolver. Vai além da análise e entra na automação completa.
Aqui está uma comparação de como as duas abordagens se comparam:
| Recurso | Labelf | eesel AI |
|---|---|---|
| Classificação de Tickets | Sim, mas você precisa construir os modelos | Sim, aprendido automaticamente |
| Painéis de Insights | Sim | Sim, além de análise de lacunas de conhecimento |
| Resolução Autônoma | Não, é focado em classificação | Sim, pode responder e fechar tickets |
| Ações de API Personalizadas | Não mencionado | Sim, pode verificar pedidos, atualizar CRMs, etc. |
| Redação Automática de Respostas | Não | Sim, com Copiloto de IA para ajudar o agente |
Considerações e limitações importantes da Labelf
Implementar uma ferramenta como a Labelf não é tão simples quanto apertar um botão. O modelo faça-você-mesmo vem com alguns desafios do mundo real que você deve conhecer.
Primeiro, há o problema do "início frio". Um modelo de IA é tão bom quanto os dados dos quais aprende. Com a Labelf, você está começando do zero. Sua equipe terá que gastar horas e horas rotulando manualmente centenas ou até milhares de tickets antes que a IA seja inteligente o suficiente para fazer algo útil. Não há valor no primeiro dia; você precisa construí-lo primeiro.
Em segundo lugar, os modelos de IA precisam de manutenção contínua. Seus produtos mudam, os problemas dos clientes mudam, e a forma como as pessoas falam evolui. Um modelo que você treinou há seis meses pode não ser preciso hoje. Esse "desvio do modelo" significa que você precisa verificar constantemente seu desempenho e treiná-lo novamente com novos dados para que não se torne inútil. Não é um projeto de configurar e esquecer.
Finalmente, há o risco de apenas esperar que funcione. Como você pode ter certeza de que o modelo que você gastou todo esse tempo construindo realmente terá um bom desempenho antes de liberá-lo em chats com clientes ao vivo? As informações da Labelf não mencionam uma maneira segura de testar e verificar o desempenho, o que pode tornar o pressionar do botão "implantar" um pouco um salto de fé.
É aqui que a abordagem de uma ferramenta como eesel AI é completamente diferente. Ela é projetada para tirar a adivinhação e a espera do processo desde o início.
-
Sem "Início Frio": eesel AI elimina o problema da folha em branco treinando instantaneamente em todo o seu conhecimento existente. Ela lê milhares de seus tickets de suporte passados, artigos do centro de ajuda e documentos internos desde o momento em que você a conecta, para que entenda seu negócio imediatamente.
-
Uma Implementação Confiante: Seu modo de simulação permite testar a IA em seus tickets passados em um ambiente seguro. Você obtém uma previsão real de sua taxa de resolução e pode ver exatamente como ela teria respondido a perguntas reais de clientes. Isso permite ajustar seu comportamento antes de ela falar com um cliente ao vivo.
-
Controle Total: Você não precisa ir com tudo de uma vez. Você pode começar pequeno, deixando a IA lidar com apenas um ou dois tópicos simples e comuns e fazer com que ela passe tudo o mais para um agente humano. À medida que você se sentir mais confortável, pode deixá-la fazer mais.
Isso inverte todo o processo, de uma construção longa e arriscada para uma implementação rápida, segura e passo a passo.
Labelf: Uma boa ferramenta para construtores, mas não para todos
Então, para quem a Labelf é realmente? É uma plataforma sólida sem código para equipes que têm o tempo, as pessoas e a paciência para construir, treinar e manter seus próprios modelos de NLP para análise. Se seu principal objetivo é obter dados mais limpos para seus relatórios e você gosta de uma abordagem prática e baseada em projetos para a IA, pode ser uma ótima opção.
Mas esse método não é para todas as equipes. Para aqueles que procuram uma solução que entregue valor imediatamente, automatize o trabalho do início ao fim e mantenha o risco de implementação baixo, provavelmente é necessário um tipo diferente de ferramenta.
A alternativa mais rápida: Obtenha suporte autônomo com eesel AI
Se você se importa mais com velocidade, simplicidade e verdadeira automação, eesel AI é o caminho mais direto. É projetada para equipes que querem ir além de apenas analisar tickets e começar a realmente resolvê-los sem intervenção humana.
Com eesel AI, você pode estar em funcionamento em minutos, não meses. Ela aprende com todo o seu conhecimento existente em um instante, e seu poderoso motor de simulação permite testar e lançar com total confiança.
Pronto para ir além da análise e chegar à automação? Experimente eesel AI gratuitamente e veja quão rapidamente você pode começar a resolver problemas de clientes.
Perguntas frequentes
O Labelf requer um investimento inicial significativo de tempo. Como você constrói modelos do zero, sua equipe precisará gastar muitas horas rotulando manualmente centenas ou milhares de tickets para treinar a IA antes que ela se torne precisa o suficiente para fornecer valor.
Não, você não precisa. O Labelf é projetado como uma plataforma sem código, o que significa que usuários de negócios sem formação técnica podem construir, treinar e implantar seus próprios modelos de classificação de texto.
Não, sua função principal é a classificação de texto, não a resolução. Ele é excelente em analisar e etiquetar conversas com rótulos como "Relatório de Bug" ou "Solicitação de Recurso" para ajudar na organização e relatórios, mas não toma medidas para resolver o problema do cliente.
Não exatamente. Modelos de IA requerem manutenção contínua para permanecerem precisos à medida que seu negócio e problemas dos clientes evoluem. Você precisará verificar periodicamente o desempenho do seu modelo e treiná-lo novamente com novos dados relevantes para evitar o "desvio do modelo."
A principal diferença é "construir vs. aprender." Com o Labelf, você constrói e treina manualmente um modelo para análise. Em contraste, o eesel AI aprende automaticamente com seu conhecimento existente para fornecer resolução autônoma, focando em resolver problemas em vez de apenas categorizá-los.
